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J-GLOBAL ID：202202271117089778   整理番号：22A1086124

近似k-NNグラフ構築:一般的オンラインアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Approximate k-NN Graph Construction: A Generic Online Approach

著者 (3件)： Zhao Wan-Lei (Department of Computer Science and Technology, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wang Hui (Department of Computer Science and Technology, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Ngo Chong-Wah (School of Computing and Information Systems, Singapore Management University, Singapore, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 24  ページ： 1909-1921  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近傍探索およびk最近傍グラフ構築は,マルチメディア情報検索,データマイニングおよび機械学習のような多くの分野から生じる2つの基本的問題である。それらは,近年,様々な分野で大きなデータが現れ,ますます多くなる。本論文では,近似k最近傍探索と近似k最近傍グラフ構築の両方に対する簡単で効果的な解を提示した。これらの2つの問題は,著者らの解法において共同で対処した。一方,近似k最近傍グラフ構築を探索タスクとして扱った。k-最近傍に沿った各サンプルを,構築の下でグラフ上で順次最近傍探索を実行することによって,k-最近傍グラフに接続した。他方,構築したk最近傍グラフを用いて,k最近傍探索をサポートする。グラフはオンラインで構築されるので,既存の解の大部分で不可能なグラフ上の動的更新がサポートされている。この解は,様々な距離測度に対して実現可能である。k-最近傍構築とk-最近傍探索アプローチとしてのその有効性を,異なるスケール,様々な次元,および異なる計量の下で,異なるタイプのデータを通して検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  *近似法 ,  有効性 ,  機械学習 ,  データマイニング ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 距離測度 ,  *オンライン ,  最近傍グラフ ,  マルチメディア検索 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信方式一般  (ND07010E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近似 ,  グラフ ,  構築 ,  オンライン